确定机器人轨迹的方法有很多, 这里主要介绍的是视觉里程计. 通常做法是将一个摄像头 (或多个摄像头阵列) 刚性连接到一个移动的物体上 (如机器人), 通过摄像头采集的视频流来确定相机的 6 自由度, 如果使用 1 个摄像头, 则称为单目视觉里程计 (Monocular Visual Odometry), 如果使用两个 (或者更多) 摄像机, 则称为立体
二、视觉里程计 如果一个里程计主要依靠视觉传感器,比如单目、双目相机,我们就叫它视觉里程计。 和传统里程计一样,视觉里程计最主要的问题是如何从几个相邻图像中,估计相机的运动。 相邻图像间的相似性,为我们估计相机运动提供了依据。目前,视觉里程计的主要方法分为基于特征点的方法和不使用特征点的直接法两种。特...
视觉里程计是视觉SLAM技术的起点,其核心问题同SLAM技术一样,主要是定位与构图,但视觉里程计解决的核心是定位问题,也就是相机的位姿。通俗地讲就是利用多张图像信息还原相机的运动。 以两帧图像为例。设空间点 为路标点, 为图像上的投影点。其中 为两帧图像正确匹配的特征点, 为图像的坐标系。 ...
视觉里程计(Visual Odometry, VO)的前沿方法在技术融合、动态环境适应性和计算效率方面取得了显著突破,主要体现在以下几个方向: 1. 多模态传感器融合与尺度恢复 云迹科技专利方法:通过多传感器(如RGB-D相机与IMU)时间同步和点云融合技术,解决单目视觉里程计的尺度不确定性问题。该方法结合深度信息与图像序列的视觉运动...
Visual-Inertial Odometry(VIO)即视觉惯性里程计,有时也叫视觉惯性系统(VINS,visual-inertial system),是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法,根据融合框架的不同又分为松耦合和紧耦合。 其中VO(visual odometry)指仅视觉的里程计,T表示位置和姿态。松耦合中视觉运动估计和惯导运动估计系统是两个独立的模块,将每个模块的...
为什么工程实践中我们使用视觉与IMU融合的解决方案即视觉惯性里程计(VIO)来估计运动而不是简单地使用视觉里程计(VO)。视觉惯性里程计的传感器主要包括相机和惯性测量单元(IMU)两种传感器各有优缺点,VIO的优势就在于IMU与相机的互补性。 视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是遇到玻璃或白墙这样特征少的场景就...
视觉里程计是一种利用连续的图像序列来估计机器人移动距离的方法。视觉里程计增强了机器人在任何表面以任何方式移动时的导航精度。 视觉里程计算法: 大多数现有的视觉里程计算法都是基于以下几个步骤: 1、图像获取:单目照相机、双目照相机或者全向照相机; 2、图像校正:使用一些图像处理技术来去除透镜畸变; 3、特征检...
视觉里程计opencv 视觉里程计直接法 本节介绍了直接法估计相机位姿的方法。直接法是在SVO、LSD中使用的主要方法。 前言 直接法是视觉里程计另一主要分支,它与特征点法有很大不同。随着SVO、LSD-SLAM等直接法SLAM方案的流行,直接法本身也得到越来越多的关注。特征点法与直接究竟谁更好一些,是近年视觉里程计研究领域...
视觉里程计综述 视觉里程计(Visual Odometry,简称VO)是一种从连续的图像序列中恢复相机运动的方法。它通过分析相机拍摄的图像,利用计算机视觉和图像处理技术,估计相机的位置、速度和方向等信息。视觉里程计在无人驾驶、机器人、航空航天、虚拟现实等领域有广泛的应用前景。 视觉里程计的基本原理是利用图像特征点的匹配和...